CV的未来：ConvNeXt与Transformer的比较与展望

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布

IbcVue

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布

阅读量199

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： transformer 深度学习人工智能计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IbcVue/article/details/132961859

计算机视觉专栏收录该内容

82 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文分析了计算机视觉中的ConvNeXt和Transformer模型，ConvNeXt通过交叉操作增强特征提取，而Transformer擅长捕捉全局上下文。两者在未来可能融合创新，应用领域会更广泛，模型优化和迁移学习也将得到发展。

计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和解释图像和视频数据。近年来，深度学习模型在计算机视觉任务中取得了令人瞩目的成果。其中，Convolutional Neural Networks（卷积神经网络，简称CNN）和Transformer是两种备受关注的模型架构。本文将探讨CV领域中ConvNeXt和Transformer的发展趋势，并提供相应的源代码。

ConvNeXt：卷积神经网络的进化

ConvNeXt是一种基于卷积神经网络的模型架构，旨在解决传统CNN中的部分局限性。传统CNN在处理大尺寸图像时可能会遇到内存消耗大、计算量大等问题。ConvNeXt通过引入了交叉操作（Cross-operation），有效地增加了模型的感受野（receptive field）并提高了特征提取的能力。

下面是一个简单的ConvNeXt模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNeXtBlock

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

IbcVue

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

改进YOLOv9轻量化网络：ConvNeXt与CNeB模块的完美融合

QQ_778132974的博客

11-04

126

目标检测作为计算机视觉领域的核心任务，一直以来都受到研究者的广泛关注。YOLO系列作为目标检测的优秀代表，以其高效和简洁的设计赢得了众多开发者的青睐。近日，YOLOv9的发布再次推动了目标检测技术的边界，其引入的和机制显著提升了模型的准确性与效率。然而，在方面，我们能否进一步挖掘YOLOv9的潜力呢？本文将介绍一种基于的模块，它能够显著提升YOLOv9轻量化网络的性能，同时保持高效的推理速度。

InceptionNext:当Inception遇到ConvNeXt

AI浩

06-24

1709

回顾深度学习的历史[31]，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, cnn)[32,33]无疑是计算机视觉中最流行的模型。在2012年，AlexNet[30]赢得了ImageNet[11,50]比赛，开启了cnn在深度学习，尤其是计算机视觉领域的新时代。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【论文精读】……ConvNeXt……(CNN和Transformer打起来了，A ConvNet for the 2020s)

深度不学习！！的博客

06-13

1653

论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf在这篇文章之前，CV领域被Transformer给刷榜了，什么Vit啊 Swim啊各种的Transformer的模型，这个作者写这篇文章，题目起的真的刚，20年代的卷积网络，就是想告诉你们，如今这个被Transformer占领的时代，我们CNN要重回第一。之前的Vit或者Swim什么的都是要完全抛弃CNN，并且模型出来之后也证实了，抛弃CNN之后模型精准度等直接冲到第一了。我估计CNN阵营的大佬们看了之后坐不住了，直接发

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

紫雾凌寒

03-03

5496

简介 ConvNeXt 作为卷积神经网络（CNN）的一次革新性升级，融合了 Transformer 的设计精髓，重塑了 CNN 在计算机视觉领域的竞争力。本文深入剖析了从 ResNet 到 ConvNeXt 的演进历程，探讨其如何通过大核卷积、层归一化和反瓶颈结构等创新设计，在图像分类、目标检测和语义分割等任务中超越传统 CNN 甚至部分 Transformer 模型。从诞生背景到性能表现，ConvNeXt 展现了 CNN 的新潜力，为开发者与研究者开启了计算机视觉的崭新篇章。

深度网络架构的设计技巧(三)之ConvNeXt：打破Transformer垄断的纯CNN架构

热门推荐

wqthaha的专栏

06-28

1万+

正当其时的“2020s”年代，从Transformer开始，引爆了一股“咆哮”的热潮，各种框架层出不穷，借用凯明一句话“without bells and whistles”，沉淀下来的实用性如何？本文作者长篇分析设计CNN架构的若干技巧，对照Swin Transformer的设计理念，渐进式“现代化”改造ResNet，取得了良好的效果，对深度网络的设计具有较大的参考价值。 ConvNeXt在CNN与Transformer的较量中，给CNN掰回一局。.........

ConvTransformer: A Convolutional Transformer Network for Video Frame

weixin_46111925的博客

12-04

1860

论文摘抄好词好句好的句子好的句子 1.Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult computer vision tasks. 2.Although CNNS perform well whenever large labeled training samples are available,they work badl

Transformer网络

weixin_41169280的博客

12-13

1万+

Transformer网络最初被设计出来是为了自然语言处理、语言翻译任务，这里解释的也主要基于这一任务展开。在 Transformer 出现之前，递归神经网络(RNN)是自然语言处理的首选解决方案。当提供一个单词序列时，递归神经网络(RNN)将处理第一个单词，并将结果反馈到处理下一个单词的层。这使它能够跟踪整个句子，而不是单独处理每个单词。但是这种方法只能顺序的处理单词，同时对于长序列的文本无法有效处理，当两个单词距离过远时会出现梯度消失的问题。

2025视觉模型终极对决：ConvNeXt与Swin Transformer性能深度测评

gitblog_01142的博客

09-22

1182

你是否还在为选择计算机视觉模型而烦恼？面对层出不穷的网络架构，如何在精度与速度间找到完美平衡？本文将通过实测对比当前最热门的ConvNeXt与Swin Transformer两大架构，帮助你一文搞定模型选型难题。读完本文你将获得： - 两种架构的核心差异解析 - 不同硬件环境下的性能表现对比 - 实际应用场景的最优选择指南 - 完整测试代码与模型下载链接 ## 架构解析：传统卷积与Transfo...

基于纯卷积网络的现代化设计：ConvNeXt在视觉任务中的竞争力

qq_35480722的博客

03-07

932

论文《A ConvNet for the 2020s》探讨了在视觉识别领域，Transformer模型（如Vision Transformers, ViTs）逐渐取代传统的卷积神经网络（ConvNets）成为主流的背景下，ConvNets是否仍能通过现代化设计达到与Transformer相当的性能。作者通过逐步“现代化”标准的ResNet模型，借鉴Transformer的设计理念，提出了一种纯卷积神经网络模型——ConvNeXt。

ConvNeXt V2：卷积网络与自监督学习的协同设计革命

m0_64719223的博客

06-16

1121

Meta AI与纽约大学团队提出ConvNeXt V2，通过协同设计全卷积掩码自编码器（FCMAE）和全局响应归一化（GRN）层，解决了传统卷积网络在自监督学习中的瓶颈。FCMAE采用稀疏卷积处理遮罩输入，实现高效预训练；GRN通过通道竞争机制防止特征坍塌。实验表明，ConvNeXt V2在ImageNet分类（84.6% top-1）、目标检测和语义分割任务中超越Transformer架构（如Swin），同时保持计算高效性。该工作首次证明了纯卷积网络在自监督学习中的强大潜力，为视觉模型设计提供了新方向。

ConvNext详解

qq_52053775的博客

03-22

5528

MAE的自监督框架是，首先对图像进行随机的掩蔽，然后使用神经网络尝试重构掩蔽部分，并与原图进行对比，计算损失。

ConvNeXt网络模型

QT-Smile

01-25

1万+

ConvNeXt网络模型

【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃

最新发布

xiezhiyi007的专栏

12-02

653

Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。

RNN公式推导、案例实现及Python实现

m0_46670850的博客

12-01

773

RNN（循环神经网络）是一种专为序列数据设计的神经网络，通过循环传递隐藏状态实现对历史信息的记忆。本文详细介绍了RNN的理论基础，包括前向传播和反向传播的计算推导，并展示了RNN的5种典型结构（1-to-1、N-to-N、N-to-1、1-to-N和N-to-M）。文章分析了RNN的优点（时序依赖捕捉、参数共享、变长序列处理）和缺点（梯度消失、并行性差、长序列记忆有限）。最后给出了Python实现RNN的代码框架，包括数据生成、预处理和模型构建部分。通过理论推导和实例计算，帮助读者深入理解RNN的工作原理

基于LSTM-GARCH混合模型：降息预期驱动金价攀升，白银刷新历史峰值的蒙特卡洛模拟验证

12-01

563

本文通过构建宏观经济变量与贵金属价格联动的AI量化模型，结合市场情绪分析算法与历史数据回溯，分析美联储降息预期、美元指数波动及关键经济数据对黄金、白银价格走势的量化影响机制。

深度学习理论推导--多元线性回归

weixin_43719312的博客

12-02

513

本文介绍了多元线性回归的矩阵表示与求解方法。首先通过矩阵运算展示了如何从一元线性回归扩展到多元情形，推导出预测值的矩阵表达式。然后定义了残差平方和(RSS)的矩阵形式。最后详细阐述了利用链式法则对参数求导的过程，说明如何通过最小化残差平方和来求解最优参数。全文以矩阵运算为核心，展示了多元线性回归的简洁数学表达和求解思路。

深度学习理论推导--梯度下降法

weixin_43719312的博客

12-02

640

本文通过小猪体重增长的例子，生动解释了梯度下降法的原理。首先回顾线性回归的求解方法（最小二乘法和正规方程），指出非线性问题的局限性。然后以二元函数z=1+x+2y为例，通过微分推导证明：在微观尺度下，当增量方向与梯度方向一致时，函数增长最快。文中详细分析了不同方向上的增量变化，并用向量运算说明梯度方向的重要性。最后指出梯度向量∇z=[1,2]^T即为函数增长最快的方向，为后续讲解梯度下降法奠定了基础。

【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

子午的博客

12-01

307

动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。

【光伏功率预测】EMD 分解 + PCA 降维 + LSTM 的联合建模与 Matlab 实现

专注AI大模型,软件混淆,授权

12-01

1159

本文提出一种基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测方法，通过多尺度分解与深度学习结合解决光伏功率的非线性、非平稳性问题。首先利用EMD将功率序列分解为不同时间尺度的IMF分量，再结合辐照度、温度等外部特征构建特征矩阵，通过PCA降维后输入LSTM网络进行预测。Matlab实现流程包括数据预处理、EMD分解、PCA降维、LSTM建模等步骤，并给出完整的代码框架。实验结果表明该方法能有效提高预测精度，RMSE、MAE等指标表现良好。该方法可扩展加入更多特征和深度学习结构，为光伏功率预测提供有效解决方案。

Matlab实现多变量交通流量预测：EMD与Transformer结合案例解析

资源摘要信息:"本文介绍了使用Matlab实现基于EMD（经验模态分解）和Transformer模型的多变量交通流量时空预测的详细项目实例。该项目的核心在于利用EMD对时间序列数据进行预处理，以提取出更稳定且有意义的信号分量...